行业洞察 I 计算航空航天和计算流体力学的发展与未来

故事的开端是“翼型”。具体来说,1968 年,有一点变得显而易见:人们需要使用新的工具来设计重中之重的翼型和机翼。今天,要想通过仿真获取飞机认证,以及保持每架飞机和飞机部件(即“数字孪生”)的精确数字形式,都需要严肃认真的规划。研究计算航天学,尤其是研究计算流体力学 (以下简称 CFD) 在过去几十年间的演变将会对未来发展大有裨益。


由于本文的篇幅限制,我们无法做到详尽无遗地阐述整个历史,但我们将指出 CFD 如何继续发展,成为科学领域中与理论和实验并存的第三个重要支柱1


数十年来的 CFD 发展历史


20 世纪 70 年代的 CFD


标志着应用 CFD 的发展拉开序幕的一个伟大里程碑是 1974 年 Antony Jameson 开发的用于 3-D 后掠翼设计的 FLO22 代码2(其前身 1-21 的开发始于 1970 年)。FLO22 从根本上改变了若干家企业的机翼设计,由于准确度高,计算速度相对较快,至今仍在使用。


行业洞察 I 计算航空航天和计算流体力学的发展与未来的图1

图 1:1976 年的地面试验、飞行试验和 FLO-22 CFD 的运输机翼截面升力分布的手绘对比图。图片来自参考文献 2,经作者许可使用。


20 世纪 80 年代的 CFD


上个世纪 80 年代是 CFD 的繁荣时期,前期的基础发展孕育了出色的软件,政府实验室、学术界和工业界乃至整个航空航天业都在 CFD 软件开发中(主要是内部开发工作)做出了重要的贡献(参见参考文献 3 中的示例)。


而当时的计算流体力学方法主要是基于结构化的六面体网格,同时已经高度重视交付飞机性能数据。这些早期的工具还暴露了使 CFD 成为实用工具的一些障碍:复杂的几何形状、过多的网格划分时间以及“图形诅咒”,后者让 CFD 获得了一个具有贬义的昵称:“多彩的流体动力学”。


20 世纪 80 年代中期,NASA 高级超级计算 (NAS) 部门(最初名为“数值空气动力学模拟”)在 NASA Ames 研究中心成立,证明了 CFD 技术的巨大潜力,NAS 作为 CFD 开发的领导中心也同时声名鹊起。


20 世纪 90 年代的 CFD


上个世纪九十年代,CFD 很大程度上已经过渡为商业化软件服务(当然并没有完全商业化)。截至 2015 年,CFD 的商业市场总收入就已超过 10 亿美元4。其实这并不令人感到意外,因为与依靠政府提供资金支持相比,商业化更能应对 CFD 软件不断增长的需求,包括支持从台式机到超级计算机的计算硬件、编写文档以及为成熟代码提供用户支持、资助没有提供资金支持的研究类型(要么是因为项目性质过于关注实用性,要么是因为当时没有为此制定预算)。


CFD 软件在同一时期也开始了从结构化网格到非结构化网格的跋涉,后者有望解决人们经常提到的网格划分时间问题。


2000 年以后的 CFD


CFD 在这一时期变得广为人知,这要得益于波音和空中客车公司对该技术的成功运用,他们通过应用 CFD 技术使得风洞测试大大减少(波音公司减少了 50%),并且还把 CFD 广泛应用在最新的飞机部件上(远不仅仅在翼型和机翼上)。


不过尽管取得了这些成功,CFD 在 21 世纪的最初几年仍停滞不前,主要还是依赖于 20 世纪 80 年代和 90 年代开发的技术5,这限制了 CFD 的应用范围。当时普遍认为一些流场的类型超出了 CFD 的能力范围(换言之,对于这些流场而言,测试至关重要),这其中包括旋翼飞机、高升力系统等等。人们对高超音速飞机的关注越来越多,但由于难以获得地面和飞行测试数据,这将需要严重依赖 CFD。


CFD 技术


从核心数值算法开始,计算仿真的不断发展面临着众多挑战。这些算法最初基于有限差分,逐渐演变为有限体积,如今,人们对(在结构力学中占主导地位的)有限元技术产生了浓厚的兴趣。求解器算法已经从中心差分发展到迎风格式,再发展到矢通量分裂,现在已经发展到通量差分裂以及 Riemann 求解器。


求解的流体方程的形式变得更加复杂,从势流和无粘的流动演变成薄层 Navier-Stokes (N-S) 方程及抛物线化 N-S 方程,再到雷诺平均 N-S 方程,每一步改进仿真的保真度都有所提高。湍流建模继续困扰着 N-S 求解器,而 Spalart-Allmaras 模型是其巅峰。同时,研究者们还继续努力进行湍流的直接模拟,并在大涡模拟 (LES)、分离涡模拟 (DES) 和直接数值模拟 (DNS) 中进行了大量新研究,以提供无模型的逼真度,从而为在飞机性能范围边界(即分离流)附近的模拟提供高精度的 CFD 模拟。


对于以上和其他与 CFD 技术发展有关的问题,美国航空航天学会 (AIAA) 召开了一系列研讨会,在评估技术现状和指明未来方向方面发挥了积极作用。这些研讨会最初讨论的是阻力预测,随后是高升力预测、几何和网格生成、音爆预测、激波边界层相互作用、机体噪声和气动弹性(未按顺序排列)。


行业洞察 I 计算航空航天和计算流体力学的发展与未来的图2

图 2:在 F-35 Lightning II 的设计过程中,相继进行了计算(上图)和试验(下图)6,图片经作者许可使用。


CFD 的未来


放眼未来,目前有两项工作为 CFD 在航空航天领域的发展指明了道路。NASA 在 2014 年发布了《2030 年 CFD 愿景研究》,引起了 CFD 业界的关注。该研究由 NASA 资助,由一个蓝带专家小组撰写,旨在预测及制定相应策略,以期到 2030 年实现可以自动执行、控制不确定性、计算速度快并且可以进行跨学科研究的 CFD 应用7到 2030 年,CFD 的应用将包括在整个飞行包线内进行全机模拟、涡轮风扇发动机的瞬态模拟、先进飞行器的多学科优化以及动力空间通道。


ASSESS 倡议8进一步提升了《2030 年 CFD 愿景研究》对工程仿真软件自动化和可信赖性的期望,该倡议来自一个多行业、多主题的团体,致力于提高工程仿真软件的可用性和实用性,并以实现商业目标为明确重点。ASSESS 的范围比 CFD 更广,它响应了《研究》中关于普及化的主题中对自动化的呼吁,以及关于可信度的主题中对不确定性量化的呼吁等等。


就在前不久,取得了另一项激动人心的进展。AIAA 建立了一个对所有人开放的兴趣社区,以“认证/资格分析”(CQbA) 为主题,其特定目标是减少验证飞行测试的成本。在这里,我们看到了计算和飞行测试这两个学科实现了融合,过去它们在并行路径上发展了近五十年之久。


在一定程度上,CQbA 可能被视为解决了 1915 年 NACA 的第一份年度报告9中记录的一个长达一个世纪之久的目标。该报告把“将从设计数据中确定飞机稳定性的分析方法简化为实用的形式,而不必进行风洞试验或大型试验”这一目标设定为“紧急重要”级别。尽管这一长期追求的目标值得称赞,但 Richard Feynman 告诫道,不要对模拟和测试采取“非此即彼”的立场10:“希望不使用数学方法来分析自然界的人只能获得一知半解。”然而,正如《美国航空航天》的一篇文章中所指出的那样11:我们的数学局限性正是地面和飞行测试仍将与 CFD 相互依赖的原因所在。


计算航空航天可能是从翼型开始的,但是它已经演变成一套工具,极大地且不可逆地改变了飞机的设计方式。这些工具和方法已经足够成熟,并且为我们带来了足够的信心来减少测试的数量和成本,从而可以更快地将更好的产品推向市场。


Cadence 最近从 NUMECA 和 Pointwise 收购的 CFD 软件建立在智能系统设计战略的基础上,不仅扩大了产品组合的技术资产,而且适用于设计飞机、火车和汽车,以及水面舰艇、潜水艇、涡轮机等等。


随着计算工具在未来几十年中不断发展,在 ASSESS 和 CFD 2030 愿景研究等工作的指导下,以及在 Cadence 等公司的带领下,它们必将为运营商带来高性能的交通工具,并为制造商和设计师带来稳定的业务绩效。


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参考文献,向上滑动阅览:


  1. Moshe Y. Vardi, “Science Has Only Two Legs,” Communications of the ACM, Vol. 53, No. 9, Pg. 5.

  2. John C. Vassberg, “A Brief History of FLO22,” Four Decades of CFD: Looking Back and Moving Forward, presented at a symposium celebrating the careers of Jameson, Roe, and van Leer, June 2013, URL: http://dept.ku.edu/~cfdku/JRV.html .

  3. Applications of Computational Fluid Dynamics in Aeronautics, AGARD Conference Proceedings No. 412, November 1986.

  4. Keith Hanna, CFD Breaks the $Billion Barrier, URL: https://blogs.mentor.com/khanna/blog/2015/03/26/cfd-breaks-the-billion-barrier/ .

  5. Antony Jameson, “Computational Fluid Dynamics: Past, Present, and Future,” from the conference Future Directions in CFD Research, held at the National Institute for Aerospace, August 2012.

  6. Steve L. Karman Jr. and Perry A. Wooden, “CFD Modeling of F-35 Using Hybrid Unstructured Meshes,” AIAA-2009-3662.

  7. Jeffrey Slotnick et al, “CFD Vision 2030 Study: A Path to Revolutionary Computational Aerosciences,” NASA CR-204-0218178, March 2014, URL: https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20140003093 .

  8. URL: https://www.assessinitiative.com/ .

  9. First Annual Report of the National Advisory Committee for Aeronautics, NACA AR-1, 1915.

  10. Richard Feynman, source unknown. Use of Feynman’s quote and the quote from NACA AR-1 were inspired by private conversation with Reynaldo J. Gomez of NASA Johnson Space Center.

  11. Joe Stumpe, “Symbiosis: Why CFD and wind tunnels need each other,” Aerospace America, June 2018, URL: https://aerospaceamerica.aiaa.org/features/symbiosis-why-cfd-and-wind-tunnels-need-each-other/


文章来源:Cadence楷登PCB及封装资源中心

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